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数据分析助健身

（1）小申很喜欢户外运动，每天都会利用零碎时间跑步。他习惯使用某跑步APP来记录每天的运行情况，右图是小申在一次跑步结束后该APP的数据截图，以下说法错误的是(       )：
A.手机中的GPS模块可以帮助APP实时获取小申的位置
B.APP界面中呈现的跑步距离是系统自动采集所得
C.图中显示小申跑步的轨迹是数据的一种可视化效果
D.在没有Wi-Fi的地方无法实现跑步数据的自动上传
（2）小申想编写一个Python程序，描述APP对本次跑步的“配速”过程（配速是指跑每公里所用的时间）。假设用变量s表示跑步里程（公里），t表示跑步时长（秒），v表示配速，小申编写的程序如下：

程序中空缺（1）（2）处的正确内容应该是(        )
A. s/t%60与s/t//60     B. s/t//60与s/t%60     C. t/s//60与t/s%60     D. t/s%60与t/s//60
（3）小申想模仿app中的跑步情况的统计形式（如图所示），用Python可视化的方法绘制一个数据图，分析本周内自己每天跑步所消耗的卡路里情况，他的实践步骤如下：
步骤一：采集数据
将自己的健身数据从官网下载导出（截取部分数据如下表所示），并存储为“sport.csv”。

步骤二：数据处理
编写的程序1（如下所示）：
import     ①   as pd
df=pd.read_csv('sport.csv',encoding='ANSI')
mycount=df.groupby(['week']).sum()   #按照week对数值型字段的值分类汇总求和
print(mycount)
程序运行结果如下：

步骤三：数据可视化
在程序1的基础上继续编写了程序2，运行结果及程序代码如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.title('一周跑步消耗卡路里统计')
plt.xlabel('星期')
plt.ylabel('卡路里')
plt.   ②   (mycount.index,mycount[‘   ③   ’],width=0.5)
plt.xticks([1,2,3,4,5,6,7])
plt.show()
①以上程序中空缺①处应填写的内容是：(       )
A.numpy   B.pandas   C.PIL   D.BeautifulSoup
②以上程序中，空缺②处应填的内容是：(       )
A.plot     B.scatter     C.bar     D.pie
③以上程序中，空缺③处应填的内容是(      )
A.week     B.time_seconds     C.kilometre     D.calorie
步骤四：数据分析
（4）（简答）上述小申对一周跑步消耗卡路里数据的分析属于常见数据分析中的哪种方法？分析题中的两个数据图可以给小君些什么建议？______